sam colab部署
时间: 2025-02-14 16:18:11 浏览: 59
### 部署 Segment Anything Model (SAM) 到 Google Colab
为了在Google Colab中部署Segment Anything Model(SAM),可以利用Facebook Research提供的官方GitHub资源[^1]。具体操作如下:
#### 安装必要的依赖项
首先,在Colab笔记本里安装所需的Python包,这通常包括PyTorch和其他辅助工具。
```python
!pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
#### 下载并设置环境
接着下载SAM模型及其相关文件,并配置工作目录以便于后续调用。
```python
import os
from pathlib import Path
# 设置项目根路径
root_dir = Path('/content/SAM')
if not root_dir.exists():
!git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git {str(root_dir)}
os.chdir(str(root_dir))
```
#### 加载预训练权重
加载已经过训练的SAM参数到本地环境中,这部分可以通过访问特定URL获取最新版本的模型权重实现。
```python
checkpoint_url = "https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth"
model_type = 'vit_h'
output_path = './sam_vit_h_4b8939.pth'
if not os.path.isfile(output_path):
!wget {checkpoint_url} -O {output_path}
```
#### 构建预测器实例
创建一个能够接收输入图像并对目标对象执行分割任务的对象检测器。
```python
from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
sam_checkpoint = output_path
model_type = model_type
sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)
sam.to(device=device)
predictor = SamPredictor(sam)
```
通过上述步骤可以在Google Colab平台上成功搭建起基于SAM的大规模图像分割框架[^2]。
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